Tư duy đa chiều (Phần cuối)

Chúng ta lại cùng gặp nhau trên chuyên mục tài chính cá nhân, xin mến chúc các bạn và gia đình luôn có nhiều sức khỏe. Bài viết tuần này chúng ta lại cùng nhau bàn về tư duy đa chiều trong kinh tế, và đây cũng là phần cuối trong chuỗi bài về tư duy đa chiều.

Tóm lược:

• Sự nhầm lẫn trong số liệu thống kê
• Tương quan không quyết định nhân quả

      Một ví dụ nữa để cho thấy bạn cần hết sức thận trọng trong việc sử dụng các dữ liệu vĩ mô trong việc đưa ra các quyết định kinh tế. Biểu đồ bên dưới thể hiện mức tăng trưởng tín dụng biến động qua các tháng trong năm như thế nào. Ngân hàng Nhà nước (NHNN) luôn đặt ra một mức tỷ lệ tăng trưởng mục tiêu cho nền kinh tế, trên cơ sở đó sẽ là chỉ tiêu cho hệ thống ngân hàng thương mại. Như chúng ta có thể thấy, mức tăng trưởng tín dụng luôn được hệ thống ngân hàng xoay sở để đạt được mức chỉ tiêu vào cuối năm.

Tăng trưởng tín dụng của Việt Nam theo tháng qua các năm

      Vấn đề ở đây đó là trong phần lớn các năm thì đến tháng 10 mức tăng trưởng tín dụng mục tiêu vẫn chưa đạt được. Nghĩa là có một lượng lớn tín dụng được giải ngân trong hai tháng cuối năm và liệu khoản tín dụng trên có thực sự được đưa vào hoạt động kinh doanh thực hay không thì đó vẫn là câu hỏi. Nếu chúng ta nhìn chi tiết hơn vào tăng trưởng tín dụng của tháng 01 sẽ thấy mức tăng trưởng này thường âm, trong khi tháng 01 là tháng cận tết, nhu cầu vay của doanh nghiệp thường sẽ tăng để nhập kho hàng hóa. Điều đó hàm ý rằng có thể đã có những tăng trưởng tín dụng ảo trong giai đoạn tháng 11 và 12 để đáp ứng kịp mức tăng trưởng tín dụng mục tiêu của NHNN từ các ngân hàng thương mại. Với một mức tăng trưởng tín dụng đang theo mệnh lệnh hành chính như vậy thì những con số về tăng trưởng tín dụng hằng năm không còn là một thước đo tốt cho mức độ tăng trưởng của nhu cầu tiêu dùng và đầu tư trong nền kinh tế. Nhìn ở một góc độ khác những con số thống kê trên đã cho các bạn thấy mức độ can thiệp trực tiếp của chính phủ vào nền kinh tế như thế nào.

      Hãy thử tưởng tượng điều gì sẽ xảy ra nếu các mô hình kinh tế của các nhà nghiên cứu phân tích về các yếu tố tác động đến mức tăng trưởng tín dụng hằng tháng hoặc hằng quý từ các tổ chức tín dụng. Kết quả phân tích dựa trên những số liệu mà tính tin cậy có thể bị sai lệch vì nhiều lý do phi kinh tế như vậy liệu có thể cung cấp cho bạn những hỗ trợ hiệu quả trong việc ra các quyết định kinh tế hay đầu tư được hay không?

      Điều này sẽ đặc biệt sai khi phân tích các mô hình kinh tế đặc thù tại các quốc gia Châu Á. Đã từng có một thời gian các nhà kinh tế học cho rằng giữa tăng trưởng kinh tế và tốc độ tăng trưởng kinh tế của thị trường chứng khoán Trung Quốc có mối quan hệ nghịch biến với nhau. Trong những giai đoạn nền kinh tế tăng trưởng cao thì thị trường chứng khoán lại không tăng trưởng nhưng khi nền kinh tế Trung Quốc giảm tốc mạnh mẽ từ sau 2015 thì thị trường chứng khoán lại bắt đầu có những dấu hiệu biến động lớn qua các đợt tăng và giảm giá mạnh.

      Sự tương đồng giữa tăng trưởng kinh tế và tăng trưởng trên thị trường chứng khoán là một lập luận kinh điển về mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và hoạt động của nền kinh tế thực. Tuy nhiên, lập luận đó sẽ không đúng khi áp dụng vào những gì diễn ra đối với các nền kinh tế tại Đông Bắc Á, đặc biệt là đối với nền kinh tế Trung Quốc. Đối với các quốc gia phát triển thì thị trường chứng khoán là một kênh huy động vốn của nền kinh tế nên việc các doanh nghiệp hoạt động tốt trên thị trường kinh tế thực sẽ được phản ánh vào những kết quả tăng trưởng của những cổ phiếu này trên thị trường chứng khoán. Tuy nhiên, điều này sẽ không đúng khi áp dụng cho tình huống của Trung Quốc, vì vai trò của thị trường chứng khoán tại Trung Quốc khác hẳn so với những gì trong các mô hình kinh tế truyền thống.

      Một lần nữa, chúng ta thấy được khi nhận thức sai về mô hình phân tích của mình thì các kết luận sẽ chẳng đưa bạn đến một phát hiện nào chính xác, thậm chí nó có thể dẫn đến các sai lầm nghiêm trọng trong quá trình ra quyết định. Tương quan không quyết định nhân quả là một trong những lời khuyên kinh điển dành cho các nhà thống kê học khi chỉ đơn thuần dựa vào mối quan hệ giữa hai biến số để đưa ra các nhận định mà không dựa trên những lập luận và phân tích mang bản chất giải thích vấn đề.